FluSense-un-système-de-surveillance-de-la-grippe
Les chercheurs de l’Université du Massachusetts Amherst ont inventé un appareil de surveillance portable alimenté par l’apprentissage machine – appelé FluSense – qui peut détecter la toux et la taille des foules en temps réel, puis analyser les données pour suivre directement les maladies de type grippal et les tendances de la grippe.

Un appareil de surveillance portable

Les créateurs de FluSense affirment que cette nouvelle plateforme informatique, prévue pour être utilisée dans les hôpitaux, les salles d’attente des services de santé et les grands espaces publics, pourrait élargir l’arsenal des outils de surveillance sanitaire utilisés pour prévoir la grippe saisonnière et d’autres épidémies respiratoires virales, comme la pandémie COVID-19 ou le SRAS.
Pour tester leur invention dans le monde réel, les inventeurs de FluSense se sont associés au Dr George Corey, directeur exécutif des services de santé de l’université, au biostatisticien Nicholas Reich, directeur du centre d’excellence des CDC pour la prévision de la grippe.
La plateforme FluSense exploite un réseau de microphones et des données d’imagerie thermique à faible coût avec un moteur de calcul neuronal et Raspberry Pi. Elle ne stocke aucune information personnelle identifiable, comme des données vocales ou des images. Dans le laboratoire Mosaic de Rahman, où les informaticiens mettent au point des capteurs pour observer la santé et le comportement humains, les chercheurs ont d’abord développé un modèle de toux en laboratoire.

Construire des modèles prédictifs

Puis ils ont formé le classificateur du réseau neuronal profond à dessiner des boîtes de délimitation sur des images thermiques représentant des personnes, puis à les compter. « Notre principal objectif était de construire des modèles prédictifs au niveau de la population, et non au niveau individuel », explique M. Rahman. Ils ont placé les appareils FluSense, dans une boîte rectangulaire de la taille d’un grand dictionnaire, dans quatre salles d’attente de la clinique universitaire des services de santé de l’UMass.
De décembre 2018 à juillet 2019, la plateforme FluSense a recueilli et analysé plus de 350 000 images thermiques et 21 millions d’échantillons audio non vocaux provenant des salles d’attente publiques. Les chercheurs ont constaté que FluSense était capable de prédire avec précision les taux de maladie à la clinique universitaire. Des ensembles multiples et complémentaires de signaux FluSense sont « fortement corrélés » avec les tests en laboratoire pour les maladies de type grippal et la grippe elle-même.
Selon cette étude, « les premières informations liées aux symptômes saisies par FluSense pourraient fournir des informations supplémentaires et complémentaires précieuses aux efforts actuels de prévision de la grippe », comme le réseau FluSight, qui est un consortium multidisciplinaire d’équipes de prévision de la grippe, dont le laboratoire du Reich à UMass Amherst.

Tester FluSense à d’autres endroits

Pour l’équipe, l’étape suivante consiste à tester FluSense dans d’autres zones publiques et lieux géographiques. « Nous avons la validation initiale que la toux a effectivement une corrélation avec les maladies liées à la grippe », dit Lover. « Maintenant, nous voulons la valider au-delà de ce cadre hospitalier spécifique et montrer que nous pouvons la généraliser à d’autres endroits ».
Cette recherche a été publiée dans Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies.
Source : University of Massachusetts Amherst
Crédit photo : Pexels

FluSense : un système de surveillance de la grippemartinI.A.
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